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新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
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Kimi K2.7 Code 编程模型已上线 Kimi API 开放平台，相比 K2.6 显著提升长上下文编程性能，平均 token 消耗减少 30%。Kimi Code Bench v2 性能提升 21.8%，Program-Bench 提升 11%。1M token 输入输出价格与 K2.6 一致，后续将发布输出速度 5-6 倍的高速版本。
推荐理由：原文展示了长上下文编程能力的基准提升及30%的Token消耗优化，并明确高速版模型的定价与速度优势。
小米正式开源 MiMo-V2.5 系列，包含 MiMo-V2.5-Pro 和 MiMo-V2.5 两款支持 100 万上下文窗口的模型，均采用 MIT 协议开放权重，支持商用推理、微调与二次训练。小米同步启动 MiMo Orbit 计划，向全球 AI 用户发放总计 100 万亿 Token 权益（申请制，最高权益价值 659 元），并向 Agent 框架团队提供 Token 限免支持与生态合作。
推荐理由：开源 MiMo-V2.5 权重并启动 100T Token 计划，提供全模态与 Agent 能力的免费使用入口。
DeepSeek-V4 预览版模型正式上线并同步开源，包含 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 两个版本。即日起登录官网或官方 App 即可使用 1M 超长上下文，API 服务同步更新，需将 model_name 修改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
推荐理由：预览版模型同步开源，给出了 API 调用入口和 1M 上下文标配说明，读者可以据此判断它在 Agent 场景中的具体部署方式。
OpenAI 发布前沿推理模型 GPT-Rosalind，该模型旨在加速药物研发、基因组学分析、蛋白质推理及科学研究工作流。
推荐理由：给出了模型在科研领域的具体定位和加速的下游应用，读者可据此判断其在生命科学工作流中的角色。
OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano，两者是 GPT-5.4 更小更快的版本。新模型优化了编码、工具调用和多模态推理能力，以支持大规模 API 请求及子智能体工作负载。
推荐理由：官方明确了 GPT-5.4 mini 和 nano 针对编码与子智能体等高负载场景的优化方向，方便开发者评估替代方案。
Mistral 发布 Mistral Small 4，将 Magistral、Pixtral、Devstral 与 Mistral Small 的指令、推理与多模态能力合并为单一模型，并以 Apache 2.0 开源。
推荐理由：原文明确给出架构、吞吐延迟优化和许可细节，读者可据此判断统一模型如何降低多模型切换成本。
OpenAI 发布 GPT-5.4，称其为目前最强大且高效的 frontier model，适用于专业工作，具备 state-of-the-art 的编码、computer use、tool search 能力和 1M-token 上下文窗口。
推荐理由：官方发布 GPT-5.4，明确了其面向专业工作的定位以及编码、工具搜索和 1M token 上下文等核心能力。
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark，这是其首个实时编码模型。该模型生成速度提升 15 倍，支持 128k 上下文窗口，目前处于 ChatGPT Pro 用户的研究预览阶段。
推荐理由：原文给出了 15 倍生成速度、128k 上下文窗口和 ChatGPT Pro 用户研究预览等关键规格，读者可以据此判断实时编码模型的能力边界。
OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex，定位为 Codex 原生智能体，兼具前沿编码能力与通用推理能力，用于支持长程真实技术工作。
推荐理由：官方直接给出新模型定位，读者可据此判断其面向的长程技术任务场景。
DeepSeek 官方发布正式版 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 模型。官方网页端、App 和 API 均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2；DeepSeek-V3.2 在公开的推理类 Benchmark 测试中达到了 GPT-5 的水平，并推出了首个将思考融入工具使用的模型。
推荐理由：V3.2 将深度思考与工具调用结合并开源，Speciale 达到国际顶级竞赛人类前列水平。
OpenAI 发布 Sora 2 系统卡，介绍其作为最新视频和音频生成模型的能力。Sora 2 在物理准确性、画面真实感、音频同步、可控性以及风格范围上较前代有所提升。
OpenAI 发布 Sora 2，这是支持同步对话和音效的视频生成模型。旧版 Sora 产品已停止服务。
DeepSeek 正式发布 V3.2-Exp 实验性模型，在保持 V3.1-Terminus 性能基本持平的前提下，通过引入 DeepSeek Sparse Attention 提升了长文本的训练和推理效率。官方 App 与 API 已同步更新，开发者调用 API 的成本降低 50% 以上，模型权重与 TileLang、CUDA 算子已在 HuggingFace、魔搭及 GitHub 开源。
推荐理由：DeepSeek 发布 V3.2-Exp 并引入稀疏注意力机制，同步将 API 调用成本降低 50% 以上。
OpenAI 发布 GPT-5 系统卡增补，介绍专为 Codex 中 Agentic 编码优化的模型 GPT-5-Codex。该模型能根据任务复杂度动态调整推理投入，对简单查询快速响应，对复杂任务则独立工作更长时间。
Google 发布 EmbeddingGemma，这是一个 308M 参数、支持 100 多种语言的端侧嵌入模型。该模型在 MTEB 多语言基准测试中表现领先，且量化后内存占用低于 200MB。它兼容 Sentence Transformers、LangChain 等主流框架，并支持在浏览器或本地环境中部署，便于构建移动设备上的检索增强生成（RAG）和智能体应用。
推荐理由：EmbeddingGemma 在 308M 参数和 2K 上下文窗口下支持 100 余种语言，为端侧 RAG 和 Agent 场景提供了轻量化嵌入方案。
OpenAI 发布高级语音到语音模型 gpt-realtime 及 Realtime API 更新。新能力包括 MCP server 支持、图像输入以及 SIP 电话呼叫支持。
推荐理由：OpenAI 发布 gpt-realtime 模型，新增图像输入与 SIP 电话支持，扩展了实时语音交互的技术边界。
OpenAI 发布了 GPT-5 办公场景演示视频，展示了模型分析反馈、创建产品计划及原型以及总结下一步计划的能力。
推荐理由：官方演示直观展示了 GPT-5 在反馈分析、产品规划与原型生成方面的能力。
OpenAI 发布 GPT-5 系统卡片，说明统一模型路由系统如何结合 gpt-5-main、gpt-5-thinking 及轻量版本（如 gpt-5-thinking-nano），针对不同任务与开发者使用场景提供快速且智能的响应。
推荐理由：官方说明揭示 GPT-5 基于路由系统的多模型架构，读者可据此了解不同任务场景下的模型分工逻辑。
OpenAI 发布 GPT OSS 系列开源模型，包括 gpt-oss-120b（117B 参数）和 gpt-oss-20b（21B 参数）。两款均为 MoE 架构，采用 MXFP4 4-bit 量化；120B 模型可运行在单张 80GB H100 上，20B 模型仅需 16GB 显存。
推荐理由：两个模型都采用 MoE 加 4-bit 量化，小模型 21B 可跑在 16GB 硬件上，Apache 2.0 许可让社区能直接复用与微调。
Hugging Face 发布 3B 参数规模的 SmolLM3 模型，包括 Base 和 Instruct 两种变体，完全开源模型权重、架构细节和三阶段预训练配方。
推荐理由：Hugging Face 发布并完全开源 SmolLM3 模型及完整训练配方，为构建同类 3B 模型提供了可复现的工程蓝图。